América Latina vive un momento decisivo en su relación con la inteligencia artificial. El interés por estas tecnologías crece más rápido que el promedio mundial, pero la adopción productiva sigue siendo un desafío pendiente: la mayoría del uso se concentra en herramientas de consumo final, como asistentes de texto o generación de imágenes, antes que en la transformación de procesos productivos.
Según el Índice Latinoamericano de IA (ILIA), elaborado por CEPAL y el Centro Nacional de IA de Chile, la región representa apenas el 1,12% de la inversión global en inteligencia artificial, pese a aportar cerca del 8,8% del PIB mundial. Esa brecha entre tamaño económico e inversión tecnológica define buena parte de la agenda regional.
Los números de la adopción empresarial de la inteligencia artificial
Las cifras de CEPAL sobre uso de soluciones de IA muestran una adopción claramente segmentada por tamaño de empresa:
- 27,6% de las grandes empresas de la región ya utiliza inteligencia artificial.
- 12,8% de las medianas la ha incorporado.
- 6,8% de las pequeñas empresas la usa de forma regular.
La conclusión es directa: la inteligencia artificial está llegando primero a quienes más recursos tienen, y corre el riesgo de ampliar las brechas productivas existentes en lugar de reducirlas.
Institucionalidad en construcción
Hay señales positivas. La evidencia del ILIA 2026 muestra avances concretos en la construcción de marcos institucionales: el 85% de los países de la región cuenta con una estrategia nacional de IA vigente o en elaboración, un salto significativo respecto de la edición anterior. Brasil, México, Chile, Uruguay y Argentina encabezan los preparativos regionales.
Sin embargo, el informe también advierte que apropiarse de la IA exige pasar de la estrategia al valor: computo, datos, talento y capital siguen concentrándose fuera de la región.
Los desafíos que vienen
Para que la IA se convierta en motor de desarrollo, la región necesita resolver al menos cuatro frentes:
- Inversión: multiplicar el capital dedicado a IA productiva, hoy marginal a escala global.
- Infraestructura: asegurar capacidad de cómputo y energía a costos competitivos.
- Talento: formar especialistas y evitar la fuga de profesionales hacia mercados externos.
- Datos: desarrollar repositorios locales de calidad, con marcos de privacidad y gobernanza.
La pregunta para América Latina ya no es si adoptar inteligencia artificial, sino cómo hacerlo de forma estratégica. Las empresas que hoy experimentan con asistentes y automatizaciones tendrán ventaja cuando la IA se vuelva infraestructura básica. Las que esperan, pagarán la diferencia en productividad.
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